Эпоха GEO и AEO: как попасть в ИИ-выдачу

Еще три года назад выход в ТОП-5 по целевым запросам гарантировал рост трафика и продаж. Сейчас даже первая позиция в Яндексе и Google ничего не гарантирует. Пользователи получают короткие емкие нейроответы прямо в выдаче. Многие отказались от традиционных поисковых систем и вводят запросы в ChatGPT, YandexGPT, Gemini и другие LLM. Органический трафик падает. Разбираемся, что происходит и как бизнесу вернуть внимание аудитории.

Нейросети & традиционный поиск

К 2025 году больше 55% пользователей интернета в России научились обращаться с нейросетями. Популярность LLM растет, они становятся дешевле, доступнее и лучше справляются с задачами.

Если в 2022 году многие воспринимали ИИ как игрушку, то сейчас все серьезно. Больше половины компаний внедрили нейросети в бизнес-процессы. Обычные пользователи применяют их в учебе, работе и в повседневных делах. ИИ составляет доклады, пишет письма, выбирает товары, выстраивает туристические маршруты, подбирает страховые и кредитные программы.

Даже консерваторы, которые не зарегистрировались в AI-чатах, пользуются ИИ-поиском. Яндекс и Google внедрили в нулевую выдачу короткие ответы. В Яндексе их генерирует YandexGPT, в Google — Gemini. Теперь можно не кликать на сниппеты, а сразу получить ответ.

Если в выдаче есть короткий ответ, кликабельность сниппетов снижается больше чем на треть.

Хоронить традиционный поиск рано — поисковые системы продолжают доминировать в объеме трафика. Но число визитов из органики снижается, поиск и поведение пользователей трансформируется. Чтобы не терять аудиторию, бизнесу нужно менять подходы к контенту и к самопрезентации в сети.

В 2025 году преимущество получают те компании, которые смогли попасть в выдачу нейросетей. Идеальная ситуация выглядит так:

1. Ваш контент попадает в нулевой ответ Яндекса и Google со ссылкой.

2. LLM используют информацию с вашего сайта как источник и дают на него ссылку.

3. Нейросети рекомендуют вашу компанию, включают ее в обзоры и рейтинги.

Рекомендация от нейросетей работает лучше, чем традиционные результаты поиска. Недавнее исследование показало, что люди воспринимают ответы, сгенерированные ИИ, как более объективные и непредвзятые.

Самое интересное, что представлением компании в нейросетях можно управлять. Технологии AI SEO (GEO) и AEO разработаны именно для этого.

Что такое GEO и AEO

GEO (Generative Engine Optimization) — это оптимизация контента для повышения видимости и улучшения репутации в нейросетях. Цель GEO — сделать так, чтобы LLM использовали ваш контент в качестве источника информации, упоминали ваш бренд в положительном ключе.

AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под ИИ-системы, которые дают прямые ответы: голосовые ассистенты, быстрые ответы в поисковых системах, блоки «Вопросы по теме» и т.п.

Если цель SEO — подняться в ТОП Яндекса и Google и получить целевой органический трафик на сайт, то цель GEO и AEO — попасть в ответы генеративных систем.

Как нейросети выбирают контент и бренды для ответов

ИИ формирует ответ на запрос (промпт) в несколько шагов.

Шаг 1 — понимание запроса. Нейросеть вычленяет интент — предполагаемое намерение пользователя.

Например, пользователь вводит промпт «Назови 5 лучших ресторанов Екатеринбурга с восточной кухней». ИИ делает вывод, что пользователь хочет пойти в ресторан. Значит, его задача — выбрать действующие заведения, а не те, которые считались лучшими 10 лет назад или в XX веке.

Шаг 2 — извлечение информации из различных источников. Во-первых, LLM использует базу знаний, на которой обучалась модель. Например, эти знания помогают ему разобраться, что значит «восточная кухня»: грузинская и азербайджанская кухня к ней относятся, а французская — нет. Во-вторых, нейросеть изучает источники в интернете: сайты, страницы ресторанов, обзоры, статьи и т. д.

Шаг 3 — определение релевантности и авторитетности источников. Если ТОП ресторанов опубликовало федеральное СМИ, то доверие к нему выше, чем к информации на маленьком сайте. Важна свежесть информации: рейтинг 2025 года ценнее, чем рейтинг 2023.

Шаг 4 — анализ и сопоставление информации в источниках. Некоторые нейросети, например, Qwen, не только выдают результат, но и показывают ход своих рассуждений.

Шаг 4 — синтез информации и генерация ответа.

Как работать с контентом в эпоху AI SEO (GEO) и AEO

Понимая логику нейросетей, проще разобраться, каким должен быть подходящий для них контент.

Главный вывод: GEO и AEO тесно связаны с SEO — оптимизацией под требования поисковых систем. Большинство LLM пользуются поисковой выдачей, чтобы находить информацию. Если ваш сайт не проиндексирован и его нет в ПС, нейросети его не увидят. Классическое SEO — это фундамент, на котором строятся GEO и AEO.

SEO не умерло, а генеративные системы не заменили поиск. Они усложняют SEO, интегрируют его в новую, более сложную, комплексную, мультиформатную систему поиска информации.

Как создавать контент для нейросетей:

• Давайте полные, полезные, экспертные ответы на запросы пользователей.
• Демонстрируйте опыт, авторитетность и надежность. Используйте проверенные данные, цитаты экспертов, ссылки на исследования. Покажите, почему вашим выводам можно доверять.
• Предлагайте уникальные данные, глубокий анализ или практические решения, которых нет у конкурентов.
• Текст должен быть четким и структурированным. Используйте подзаголовки H2–H4, нумерованные и маркированные списки, таблицы, схемы.
• Внедрите микроразметку на сайт — она помогает роботам ориентироваться в контенте.
• Четко излагайте мысли, пишите понятно и естественно, не используйте жаргон и канцеляризмы.
• Используйте качественные изображения, инфографику, схемы, видео, аудио. Это улучшает пользовательский опыт, поведенческие факторы, дает нейросетям дополнительные сигналы о содержании.
• Регулярно обновляйте информацию, добавляйте свежие данные и исправляйте устаревшие. Актуальный контент ценится выше.

Как защитить репутацию бренда в нейросетях

Пользователи могут запрашивать у LLM информацию и отзывы о брендах. Нейросети помогают пользователям выбирать товары, услуги, компании. Примеры промптов:

• Нужно продвинуть новый интернет-магазин по продаже велосипедов. Планирую использовать SEO и контекстную рекламу. Подбери агентства, которые сделают все под ключ недорого и эффективно.
• Выбери 3 лучших ипотечных программы для семьи с ребенком до 6 лет с минимальным первоначальным взносом. Нужен дом в Ленобласти.
• Какие новые малолитражные автомобили доступны в России? Распиши характеристики моделей, плюсы и минусы.

Оценивая товар или компанию, нейросети собирают данные из многих источников: «читают» сайт компании, изучают отзывы на сайтах-отзовиках и в соцсетях, замечают упоминания в СМИ, на профессиональных и тематических форумах.

Чтобы повысить авторитетность бренда, расширяйте контентное присутствие, повышайте известность в сети:

• Ведите соцсети, блоги на vc.ru, rbc.ru, тематических порталах, на видеохостингах.
• Зарегистрируйтесь на Pressfeed — платформе журналистских запросов, давайте комментарии СМИ.
• Участвуйте в отраслевых рейтингах, конкурсах, конференциях, фестивалях.

Важны не столько упоминания в сети, сколько их тональность и контекст. От этого будет зависеть, как ваш бренд интерпретируется, оформляется и эмоционально позиционируется в сгенерированном ответе.

Возможные риски:

1. Неточное представление бренда. LLM могут галлюцинировать, если им не хватает фактов, или использовать устаревшую информацию для формирования ответа о компании или бренде.

2. Неправильная тональность, дрейф в сторону негатива. LLM изучают большой массив информации и могут выводить на поверхность негативные отзывы или старые споры. Например, даже если у продукта 94% позитивных или нейтральных отзывов и 6% негативных, ИИ может непропорционально подчеркнуть негатив, если он подробно и ярко подан.

3. Зеркальное отражение настроения пользователя. Тональность промпта может положительно коррелировать с настроением результата LLM. Если запрос пользователя о бренде сформулирован негативно, ответ модели тоже может окраситься в негативный тон. Например, если спросить, правда ли, что в страховой компании X занижают страховые выплаты, ИИ может найти мнения и отзывы, которые это подтверждают, даже если это единичные и недоказанные эпизоды.

Что с этим можно сделать:

• Выступая на разных площадках, создавайте цельный и непротиворечивый образ бренда.
• Отслеживайте и корректируйте дезинформацию в сети. Требуйте удалить несправедливые отзывы и мнения.
• Стимулируйте клиентов оставлять положительные отзывы о компании. Усиливайте позитивные сигналы, чтобы заглушить негативные.

Как узнать, что нейросети думают о вашем бренде

Анализируйте, как ИИ воспринимает ваш бренд. Это может быть сложно сделать вручную. Одна и та же нейросеть дает разные ответы разным пользователям. Ответ у одного и того же пользователя изменится, если слегка скорректировать промпт. Если LLM использует поиск, результаты меняются вместе с изменениями выдачи и активности конкурентов. Используйте автоматические сервисы или обращайтесь в профессионалам.